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A Hybrid Symbiotic Evolution-Neuro Fuzzy Strategy for Permeability Estimation of the Reservoir

机译:储层渗透率估计的共生进化-神经网络混合模糊策略

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摘要

A key parameter for reservoir characterization is permeability distribution. Most well log data and core permeability values are corrupted by noise (such as uncertain depth-matching, core testing conditions, and thin beddings). In this work, the authors first used wavelet as a new powerful tool for de-noising data points and then they investigated how the integration of back propagation with group based symbiotic evolution improves the reliability and prediction capability of neuro-fuzzy systems for predicting permeability of real reservoir data.
机译:储层表征的关键参数是渗透率分布。大多数测井数据和岩心渗透率值都会被噪声(例如不确定的深度匹配,岩心测试条件和薄层)破坏。在这项工作中,作者首先使用小波作为对数据点进行消噪的强大工具,然后研究了反向传播与基于群的共生进化的集成如何提高神经模糊系统预测神经通透性的可靠性和预测能力。实际储层数据。

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